工联网消息(IItime) 当下，新型工业化进程正深度重塑产业格局。人工智能作为这一变革进程中的关键驱动力，正深度渗透至工业各环节，引发生产模式、管理范式及产业链条的全方位革新。

151个案例成应用标杆，支撑保障类筑牢安全根基

近日，工信部发布《关于印发人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单的通知》，经单位推荐、专家评审和网上公示等环节，确定了151项人工智能赋能新型工业化典型应用案例，具体包括24个技术底座类案例、89个行业应用类案例、33个装备产品类案例、5个支撑保障类案例。

据了解，支撑保障类聚焦人工智能赋能新型工业化的支撑要素和保障体系，面向高质量数据集、评测数据集、数据交易共享模式、测试评估体系、安全检测工具、安全保障能力等领域，征集能够体现对人工智能赋能新型工业化的支撑和保障作用，具备一定推广价值的典型应用案例。

此支撑保障体系涵盖算力支持、数据管理与算法服务、工业软件与安全防护等核心范畴，它们彼此协同、紧密关联，贯通工业生产全流程。工信部所公示的人工智能赋能新型工业化典型应用案例清单，深度呈现了相关关键主体凭借专业技术与创新实践，助力企业迈向智能化的进阶之路。

例如，在支撑保障类典型应用案例方面，美的集团的基于安全GPT的企业智能安全运营实践成功上榜。美的集团与深信服积极开展大模型共创模式，选择将“安全GPT”以“云服务”接入的方式，为自身提供告警降噪、资产梳理、自动化处置等服务，这一举措大幅提高了整体运营效率。

与此同时，美的集团还在不断积极完善纵深安全防御体系，着力夯实 “进不来、能发现、防泄漏、保合规、重运营” 的信息安全架构。通过巧妙结合安全自动化编排和安全GPT技术，进一步提升安全运营的自动化和智能化能力，全方位护航企业稳健发展。

百度大模型安全解决方案则敏锐把握行业需求，从多模态内容安全、端侧内容安全、数据安全、模型安全等多个维度，构建了全方位的大模型安全防护体系。

在多模态内容安全领域，百度安全创新性地提出了"模态对齐"和"视觉理解"的原生安全方案，通过区域分割和聚合分析技术实现精细化的风险识别。针对端侧大模型场景，百度安全构建了一套精简而全面的安全架构。从多模态审核到防越狱设计，从上下文提示词保护到云端策略更新，实现了端上与云端的安全管控闭环。在大模型数据安全方面，百度安全基于"零信任、零改造、全流程"理念，实现从语料数据管理到模型训练、流转、使用和私有化交付等环节的全方位保护。

多领域融合发展，驱动产业结构升级

近年来，人工智能在算法、算力、数据三驾马车的加持下，发展日新月异。从宏观数据来看，我国已然成为人工智能领域的重要力量，人工智能核心企业数量超过4500家，已形成完整全面的产业基础和应用服务体系能力。算力方面，我国算力总规模居全球第二，商业化应用了一批自研的人工智能芯片，多个万卡集群也相继投入使用。模型方面，目前国内已有超过200个模型通过备案。数据方面，工信部正抓紧工业语料公共服务平台建设，加快行业数据汇聚，建立一批重点行业数据集。

立足当下，越来越多的企业正积极投身于人工智能与新型工业化融合的浪潮之中，各行业呈现出千帆竞发、百舸争流的景象。人工智能赋能新型工业化成为我国产业结构调整和经济增长模式转变的重要驱动力。

过去，我国部分产业依赖大量劳动力和资源投入，如今随着人工智能在工业领域的广泛应用，越来越多的产业向知识密集型、技术驱动型转变。在制造业，智能化生产线随处可见，智能机器人在人工智能的精准指挥下，完成着各种复杂且精细的工序，不仅生产效率大幅提高，产品质量也更为稳定可靠；在能源行业，通过人工智能对能源生产、传输与分配环节的优化，实现了节能减排与高效供应的双重目标；在物流领域，智能仓储、智能配送系统借助人工智能的算法优势，让货物的流转更加快捷、精准，极大提升了物流效率。

总而言之，人工智能赋能新型工业化已然踏上了高速发展的快车道，持续在各个层面引发深刻的变革。工业领域因而脱胎换骨，正沿着智能化、高效化、可持续化的路径稳步迈进，成为经济发展新的增长极。

展望未来，随着科技的持续进步以及政策的保驾护航，人工智能与新型工业化的融合必将绽放出更为绚烂的光彩，催生出更多引领时代潮流的产业形态和商业模式。